Pathological image classification apparatus and method

The present invention provides a pathological image classification apparatus and method. According to the present invention, there is provided a pathology image classification apparatus comprising: a processor; and a memory connected to the processor. The memory stores program instructions executed by the processor to: train a convolutional neural network-based classifier by using first patches of a labeled first pathology image (labeled whole slide image) as training data; input second patches of an unlabeled second pathology image (unlabeled WSI) into the trained classifier to obtain a pseudo label for the second patches; segment the obtained pseudo label based on a graph through a pseudo label refinement module to obtain a refined pseudo-labeled third pathology image; and retrain the classifier by adding the third pathology image to the training data. According to the present invention, more stable training may proceed through more accurate pseudo labels by employing graph-based image segmentation techniques that can utilize the global features of pathology images. 본 발명은 병리 이미지 분류 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명에 따르면, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, 상기 메모리는, 레이블이 지정된 제1 병리 이미지(labeled whole slide image)의 제1 패치들을 학습 데이터로 하여 합성곱 신경망 기반 분류기를 학습하고, 상기 학습된 분류기에 레이블이 지정되지 않은 제2 병리 이미지(unlabeled WSI)의 제2 패치들을 입력하여 상기 제2 패치들에 대한 의사 레이블(pseudo label)을 획득하고, 의사 레이블 정제 모듈을 통해 상기 획득된 의사 레이블을 그래프 기반으로 분할하여 정제된 의사 레이블이 지정된 제3 병리 이미지를 획득하고, 상기 제3 병리 이미지를 상기 학습 데이터에 추가하여 상기 분류기를 재학습하도록, 상기 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 명령어들을 저장하는 병리 이미지 분류 장치가 제공된다.